Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem

Langue : anglais

Edité par Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2018

1611975336 / 9781611975338

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Eigenvalue computations are ubiquitous in science and engineering. John Francis's implicitly shifted QR algorithm has been the method of choice for small to medium sized eigenvalue problems since its invention in 1959. This book presents a new view of this classical algorithm. While Francis's original procedure chases bulges, the new version chases core transformations, which allows the development of fast algorithms for eigenvalue problems with a variety of special structures. This also leads to a fast and backward stable algorithm for computing the roots of a polynomial by solving the companion matrix eigenvalue problem. The authors received a SIAM Outstanding Paper prize for this work.This book will be of interest to researchers in numerical linear algebra and their students.

N° de réf. du vendeur LU-9781611975338

Titre
Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem
Auteur
Jared L. Aurentz, Leonardo Robol, David S. Watkins, Thomas Mach, Raf Vandebril
Éditeur
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Année de publication
2018
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1611975336
ISBN à 13 chiffres
9781611975338
Poids de l'article
345 grammes

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